Randomisierung in klinischen Studien - Warum?

Der bestmögliche Studientyp, also der Goldstandard bei der Wahl eines Studiendesigns, ist die randomisierte kontrollierte klinische Studie. Seit 1949 wird sie in der klinischen Forschung eingesetzt. Wesentliches Qualitätsmerkmal dieses Studientyps ist die Randomisierung, also die zufällige Zuteilung der Patienten auf die untersuchten Behandlungsgruppen. Dies ist die einzige Methode, Effekte von Störgrößen auszuschalten, die unbekannt sind oder nicht durch Blockbildung beziehungsweise Stratifizierung eliminiert werden können.

Um FDA und GCP/ICH Richtlinien zu erfüllen, muss die Randomisierung computergestützt erfolgen. Beispielsweise weil zur Veröffentlichung nachvollziehbarer und reproduzierbarer wissenschaftlicher Ergebnisse auch gehört, dass der komplette Randomisierungsprozess richtlinienkonform und dokumentiert durchgeführt wird.

Besonders flexibel einsetzbar sind Randomisierungsprogramme dann, wenn Sie eine serviceorientierte Architektur haben und z.B. über eine Webseite angesprochen werden können. Erst dadurch wird beispielsweise eine adaptive multizentrische Echtzeitrandomisierung mit vertretbarem Aufwand möglich.

Motivation

"...[Es] soll mit einer Patientengruppe ein Aufmerksamkeitstraining durchgeführt werden und mit der anderen Gruppe ein unspezifisches Hirnleistungstraining verschiedener kognitiver Funktionen. Die Klinik meint, wenn ich 32 Lose in eine Kiste gebe (jeweils 16 für die eine und 16 für die andere Gruppe) und ohne Zurücklegen für jeden neuen, an der Studie teilnehmenden Patienten ein Los ziehe, dann genüge das als Randomisierung.", Psychologiestudentin, Ende 2009.

Genügt das den Anforderungen einer wissenschaftlichen, klinischen Studie?

• Nein, denn der Vorgang ist nicht reproduzierbar! Die Studentin könnte z.B. absichtlich oder unabsichtlich bestimmte Patienten bevorzugt in eine bestimmte Gruppe zuteilen.

So einfach die oben beschriebene Randomisierung auch ist, es handelt sich bereits um ein spezielles Randomisierungsdesign:

• PBR, 2 Gruppen, B = 32
• Nachteil: Vorhersagbarkeit. Angenommen die ersten 16 Patienten kommen zufällig alle in Gruppe 1, dann kommen die verbleibenden Patienten automatisch in Gruppe 2!

Warum computergestützt Randomisieren und nicht Lose ziehen?

• Nachvollziehbarkeit, Report, Reproduzierbarkeit
• Bessere Unvorhersagbarkeit bei Verwendung geeigneter Verfahren
• Verblindung
• Standardisierung, Eliminierung von Fehlerquellen
• Erfüllung von FDA und GCP/ICH Richtlinien